Aplicações podem apresentar laços perfeitamente aninhados que demandam um alto poder de processamento. Diversas aplicações científicas contêm laços aninhados em suas estruturas. Tais laços podem processar computações heterogêneas. Uma solução para reduzir o tempo de execução desta classe de aplicações é a paralelização destes laços. A heterogeneidade dos tempos de execução de computações presentes nas iterações de laços perfeitamente aninhados demanda uma paralelização adequada visando uma distribuição de carga homogênea entre os recursos computacionais para reduzir a ociosidade de tais recursos. Esta heterogeneidade implica em um número ideal de recursos computacionais a partir do qual, o seu aumento não impactaria no ganho de desempenho, uma vez que, o tempo mínimo possível é o tempo de execução da tarefa que consome o maior tempo de processamento. Neste trabalho é proposta uma metodologia e ferramentas para paralelização de laços perfeitamente aninhados sem dependência de dados e com processamento heterogêneo em sistemas paralelos e distribuídos. A implementação da metodologia proposta em aplicações melhora o desempenho da execução e reduz a ociosidade dos recursos de processamento. Na metodologia proposta, alguns procedimentos são apoiados por ferramentas desenvolvidas para auxiliá-los. O sistema de processamento poderá ser: um computador Multicore, um Cluster real ou virtual alocado na nuvem. Resultados experimentais são apresentados neste trabalho. Tais resultados mostram a viabilidade e eficiência da metodologia proposta.

Applications may have nested perfectly loops that require a high processing power. Various scientific applications contain nested loops in their structures. Such loops can process heterogeneous computations. A solution to reduce the execution time of this class of applications is the parallelization of these loops. The heterogeneity of the execution times of computations present in the iterations of nested perfectly loops demands an adequate parallelization aiming at a homogeneous load distribution among the computational resources to reduce the idleness of such resources. This heterogeneity implies an ideal number of computational resources which, its increase would not impact the performance gain, since the minimum possible time is the execution time of the task that consumes the longest processing time. In this work is proposed a methodology and tools for parallelization of loops perfectly nested with heterogeneous processing in parallel and distributed systems. The implementation of proposed methodology in application improves execution performance and reduce idles of the processing resources. In the methodology proposed, some procedures are supported by tools developed to assist them. The processing system can be: a computer multicore, a cluster real or virtual allocated in cloud. Experimental results are presented in this work. These results show the feasibility and efficiency of the proposed methodology.